I Big Data nell’Healthcare rappresentano sia un’opportunità che un problema. La quantità di dati raccolti è infatti in continuo aumento così come le tecnologie IoMT che entro il 2020 rappresenteranno il 40% dei dispositivi IoT, con una stima di circa 30 milioni di dispositivi.
La crescita di questi strumenti, andrà di pari passo con la diffusione di altre tecnologie quali l’Intelligenza Artificiale, il Data Mining e il Deep Learning. Il settore sanitario, infatti, investirà nel 2021 più di sei miliardi di dollari per trovare sempre più applicazioni per utilizzare queste soluzioni in ambito Healthcare.
La crescita di Big Data nell’Healthcare non comporta però solo vantaggi ma anche alcuni problemi che vanno affrontati sin da subito.
I vantaggi dei Big Data
Oltre ai benefici più conosciuti, come una medicina personalizzata e una maggiore aderenza alla terapia, ve ne sono altri ancora poco affrontati.
Non è una novità che alcune patologie possano avere sia un’incidenza territoriale che essere determinate da ragioni genetiche. Incrociando i dati raccolti a livello locale con quelli della propria famiglia si ha la possibilità di creare programmi di screening personalizzati, evitando al paziente di sottoporsi ad esami invasivi con cadenza annuale, come nel caso della radiografia per prevenire il tumore al seno.
Ci sono poi altri vantaggi.
Il primo deriva dalla possibilità, in caso di pandemia, di poter individuare più velocemente e facilmente il paziente zero o quanto meno circoscrivere l’area da cui si è generata.
Il secondo, invece, permette di utilizzare l’AI per individuare eventuali carenze, errori o omissioni nella documentazione clinica. La tecnologia non solo in molti casi è in grado di eliminare automaticamente l’errore ma anche di segnalarlo al medico.
L’Intelligenza Artificiale permette infine anche di prevedere con più accuratezza il decorso ospedaliero di un paziente, aiutando così il clinico a programmarne meglio la degenza.
Il problema della sicurezza dei dati
Il problema che viene in mente quando si parla della raccolta dei dati è sicuramente quello relativo alla loro sicurezza. Per un settore delicato come quello sanitario, questo problema diventa ancor più cruciale.
Una possibile soluzione potrebbe essere quella di sfruttare le potenzialità della tecnologia Blockchain. Oltre a garantire una maggiore sicurezza dei dati consentirebbe anche la gestione da parte del paziente stesso, libero di scegliere con quale stakeholder condividere le informazioni in merito alla sua salute.
L’utilizzo della Blockchain, inoltre, consentirebbe di poter accedere a livello nazionale a tutti i dati di un paziente così che in caso di emergenza sia possibile prendere decisioni rapide.
Ad esempio, i clinici potrebbero avere accesso a tutte le informazioni relative al suo stato di salute, come malattie, farmaci assunti, volontà in merito alla donazione degli organi, gruppo sanguigno e molto altro ancora. Queste informazioni, se rese facilmente accessibili, permetterebbero ai medici di svolgere in maggiore velocità e sicurezza il loro compito e consentirebbero al paziente di ricevere subito le cure adeguate.
Il problema di gestire e interpretare dati diversi
L’altro problema è dato dalla tipologia di Big Data raccolto.
Non tutti i dati, infatti, sono uguali né facilmente interpretabili.
Da una parte si hanno le informazioni raccolte tramite l’utilizzo di dispositivi IoT, come il battito cardiaco o altri parametri vitali. Questi dati sono per la loro natura molto semplici da categorizzare, memorizzare e interpretabili dalle macchine.
Dall’altra invece ci sono dati più complessi e strutturati da dover conservare, analizzare e interpretare. Un esempio è la cartella clinica di un paziente o un referto. Addestrare una macchina tramite il Machine Learning a comprendere le informazioni scritte su un referto medico è un processo molto difficile.
I Big Data nell’Healthcare rappresentano dunque un tema sempre più importante, la cui gestione andrebbe affrontata in modo sinergico a più livelli. Da una parte a livello locale e regionale, per iniziare a costruire il primo grande data storage di dati clinici. Dall’altra anche a livello nazionale, per permettere a tutti questi data silos di essere collegati tra di loro.
Per far sì che ciò sia possibile, è necessario ovviamente un grande investimento in hardware, software e anche in professionisti di data analysis. Un investimento che non solo porterebbe a numerosi vantaggi per i clinici e per i pazienti ma anche ad una diminuzione della spesa pubblica.
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